machine learning

Dieser Beitrag beschreibt eine Herangehensweise für eine Predictive Maintenance-Lösung, bei der die Bauteilabnutzung technischer Systeme mithilfe eines Sensorik-Toolkits erfasst und mittels eines Prognosetools überwacht wird. Die Sensorik als auch das Prognosetool müssen flexibel ausgelegt sein, damit sie zielführend an unterschiedlichen technischen Systemen einsetzbar sind. Die Zustandsbestimmung der Bauteile erfolgt dabei nicht kontinuierlich, sondern basierend auf zeitdiskreten Messungen. Anhand der aufgenommenen Daten wird über ein Prognosemodell die wahrscheinliche Restnutzungsdauer der Bauteile prognostiziert. Für die Erstellung der Prognose dient ein Machine Learning Tool, welches mit historischen Abnutzungsverläufen trainiert wird. Die Trainingsdaten werden durch statistische Versuche erfasst, in denen die Einflussgrößen und charakteristische Verläufe verschiedener Abnutzungsarten identifiziert werden. Als Grundlage für diesen Beitrag dienen Untersuchungen an einem ...

Steigende Rechenleistungen und bessere Datengrundlagen bei gleichzeitig sinkenden Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten stellen die Basis für den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Produktion dar. Herausforderungen bestehen in der Identifizierung aussichtsreicher Anwendungsgebiete, dem Erkennen der mit diesen verbundenen Learning Tasks sowie dem Aufdecken passender Datensätze. In diesem Beitrag werden daher folgende Fragen beantwortet: Welche Anwendungsgebiete in der Produktion bieten das größte Potenzial für den Einsatz von ML? Welche frei zugänglichen Datensätze eignen sich, um eigene Erfahrungen zu sammeln und welche Learning Tasks sind damit verbunden? Was sind Best Practices für die Anwendungsgebiete?

Der Trend zur kundenindividuellen Massenproduktion stellt klassische Produktionsmethoden kleinerer und mittlerer Unternehmen vor große Herausforderungen. Branchenübergreifend lässt sich feststellen, dass es für diese Unternehmen besonders schwierig ist mit klassischen Automationslösungen einen tragbaren Kompromiss für den Dreiklang aus hoher Flexibilität, hoher Produktionseffizienz und geringem Investitionsrisiko zu finden. Gleichzeitig stellt die Agilität zur Anpassung an variable Marktbedingungen eine typische Stärke kleiner und mittlerer Unternehmen dar.